Instance หรือ virtual machines คือ หน่วยประมวลผลหลักตัว Cloud Server นั่นเอง ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการแต่ละเจ้าจะนิยามอย่างไร ในนิยามของ THAI DATA CLOUD เราจะเรียกเจ้าหน่วยประมวลผลหลักนี้ว่าว่า “Cloud Instance Enterprise”
Cloud Instance ของเราใช้สถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบใด ?
Cloud Instance Enterprise ของ THAI DATA CLOUD ให้บริการบนสถาปัตยกรรมบนหน่วยประมวลผลของ Intel x86 เป็นหลัก โดยแบ่งตามรูปแบบการใช้งาน 8 ประเภท เพื่อให้ลูกค้าสามารถเลือกใช้งานได้ตรงตามจุดประสงค์ของงาน
- General computing basic
- General computing plus
- Memory-optimized
- Large-memory
- Disk-intensive
- Ultra-high I/O
- High-performance computing
- GPU-accelerated
General computing Basic
- คำอธิบายทั่วไป / ความเหมาะสมสำหรับ
- การใช้งานประมวลแบบทั่วไป ต้นทุนประหยัด
- รายละเอียดหน่วยประมวลผล (Compute)
- vCPU to memory ratio: 1:1, 1:2, or 1:4
- Number of vCPUs: 1 to 16
- Intel® Xeon® Scalable Processor
- Basic/Turbo frequency: 2.2 GHz/3.0 GHz
- ด้านเนตเวิร์ค (Network)
- รองรับ for IPv6
- รองรับ Packets Per Second : PPS สูงสุด : 600,000
- รองรับ intranet bandwidth สูงสุด : 3 Gbit/s
- ตัวอย่างการนำไปใช้ที่เหมาะสม
- Web application servers.
- Light-load applications.
- Microservices.
General computing Plus
- คำอธิบายทั่วไป / ความเหมาะสมสำหรับ
- เหมาะกับการประมวลผลระดับสูง
- ใช้งานงานเน็ตเวิร์ค intranet เพื่อเชื่อมต่อระหว่างเซิร์ฟเวอร์ ระดับสูง
- รายละเอียดหน่วยประมวลผล (Compute)
- vCPU to memory ratio: 1:2 or 1:4
- Number of vCPUs: 2 to 60
- Intel® Xeon® Scalable Processor
- Basic/Turbo frequency: 3.0 GHz/3.4 GHz
- ด้านเนตเวิร์ค (Network)
- รองรับ for IPv6
- รองรับ Ultra-high Packets Per Second : PPS
- รองรับ intranet bandwidth สูงสุด : 17-40 Gbit/s
- ตัวอย่างการนำไปใช้ที่เหมาะสม
- Gaming acceleration high performance and stability servers.
- Rendering optimal cost-effectiveness with high-quality rendering.
- Video bullet screen
- Website building
- App development.
Memory-optimized
- คำอธิบายทั่วไป / ความเหมาะสมสำหรับ
- เซิร์ฟเวอร์ที่เน้นการใช้งานหน่วยประมวลขนาดใหญ่ (large memory size) และประสิทธิภาพสูง (high memory performance)
- เซิร์ฟเวอร์ที่ประมวลผลประมาณข้อมูลจำนวนมาก เช่น การประทวลผลเพื่อหาความแม่นยำ advertising, e-commerce, หรือ IoV big data analysis.
- รายละเอียดหน่วยประมวลผล (Compute)
- vCPU to memory ratio: 1:8
- Number of vCPUs: 2 to 64
- 2nd Generation Intel® Xeon® Scalable Processor
- Basic/Turbo frequency: 3.0 GHz/3.4 GHz
- ด้านเนตเวิร์ค (Network)
- รองรับ for IPv6
- รองรับ Ultra-high Packets Per Second : PPS สูงสุด 10,000,000
- รองรับ intranet bandwidth สูงสุด : 13-40 Gbit/s
- ตัวอย่างการนำไปใช้ที่เหมาะสม
- การประมวลผลแบบ Massively parallel processing (MPP) database
- การประมวลผลข้อมูลขนากใหญ่ด้วย MapReduce and Hadoop distributed computing
- ระบบไฟล์เครือข่าย Distributed file systems
- ระบบ Network file system, การบันทึกและจัดเก็บ log
- การประมวลผล data processing applications
Large-memory
- คำอธิบายทั่วไป / ความเหมาะสมสำหรับ
- เซิร์ฟเวอร์ที่เน้นการใช้งานหน่วยประมวลขนาดใหญ่ (large memory size) และประสิทธิระบบเครือข่ายคุณภาพสูง (high network performance)
- การประมวลผลขนาดใหญ่ด้วย Intel® Xeon® Scalable processors and 25GE high-speed intelligent NICs to offer powerful and stable computing performance, including ultra-high network bandwidth and PPS.
- รายละเอียดหน่วยประมวลผล (Compute)
- Memory: 348 GB to 4096 GB
- Number of vCPUs: 28 to 208
- Intel® Xeon® Scalable Processor
- vCPU to memory ratio: 1:12, Basic/Turbo frequency: 3.0 GHz/3.4 GHz
- vCPU to memory ratio: 1:14, Basic/Turbo frequency: 2.1 GHz/3.8 GHz
- ด้านเนตเวิร์ค (Network)
- รองรับ for IPv6
- รองรับ Ultra-high Packets Per Second : PPS สูงสุด 10,000,000
- รองรับ Intranet bandwidth สูงสุด : 40 Gbit/s
- ตัวอย่างการนำไปใช้ที่เหมาะสม
- Hyper-threading scenarios เช่น OLTP and OLAP
- SAP HANA in-memory databases เช่น SAP Business Suite on HANA (SoH), SAP S/4HANA (S4H), SAP Business Warehouse on HANA (BWoH), SAP BW/4HANA (B4H)
- High-performance databases
- Distributed cache
- Big data processing engines and data mining applications
Ultra-high I/O
- คำอธิบายทั่วไป / ความเหมาะสมสำหรับ
- Ultra-high I/O ECSs use high-performance local NVMe SSDs to provide high storage input/output operations per second (IOPS) and low read/write latency. You can create such ECSs with high-performance local NVMe SSDs attached on the management console.
- รายละเอียดหน่วยประมวลผล (Compute)
- vCPU to memory ratio: 1:8
- Number of vCPUs: 8 to 64
- Intel® Xeon® Scalable Processor
- Basic/Turbo frequency: 3.0 GHz/3.4 GHz
- ด้านเนตเวิร์ค (Network)
- รองรับ for IPv6
- รองรับ Ultra-high Packets Per Second : PPS สูงสุด 5,000,000
- รองรับ Intranet bandwidth สูงสุด : 25 Gbit/s
- ตัวอย่างการนำไปใช้ที่เหมาะสม
- High-performance relational databases.
- NoSQL databases (such as Cassandra and MongoDB)
High-performance computing
- คำอธิบายทั่วไป / ความเหมาะสมสำหรับ
- Each vCPU of a high-performance computing corresponds to the hyper thread of an Intel® Xeon® Scalable processor core.
- High-performance computing are suitable for high-performance computing scenarios. They provide massive parallel computing resources and high-performance infrastructure services to meet the requirements of high-performance computing and massive storage and ensure rendering efficiency.
- รายละเอียดหน่วยประมวลผล (Compute)
- vCPU to memory ratio: 1:2 or 1:4
- Number of vCPUs: 2 to 32
- Intel® Xeon® Scalable Processor / Intel® Xeon® Processor E5 v4 family
- Basic/Turbo frequency: 2.6 GHz/ 3.2 GHz/ 3.5 GHz/ 4.2 GHz
- ด้านเนตเวิร์ค (Network)
- รองรับ for IPv6
- รองรับ Ultra-high Packets Per Second : PPS สูงสุด 600,000-4,000,000
- รองรับ Intranet bandwidth สูงสุด : 13-17 Gbit/s
- ตัวอย่างการนำไปใช้ที่เหมาะสม
- Computing and storage systems for genetic engineering, games, animations, and biopharmaceuticals
- Public rendering platforms for renderfarms and animation and film bases; other rendering platforms for movies and videos
- High-performance frontend clusters, web servers, high-performance science and engineering applications, advertisements, video coding, and distributed analysis
- Batch-processed workload, HPC applications, and SAP applications
- Computing-intensive services, such as large-scale multiplayer online (MMO) gaming
GPU-accelerated
- คำอธิบายทั่วไป / ความเหมาะสมสำหรับ
- สำหรับการใช้งานด้าน GPU-accelerated เป็นหลัก
- แอพลิเคชันที่มีความต้องการการประมวลสูงแบ real-time, highly concurrent massive computing
- รายละเอียดหน่วยประมวลผล (GPU)
- NVIDIA V100
5120 Cores per GPU - NVIDIA V100 NVLink (GPU passthrough)
5120 Cores per GPU - NVIDIA T4 (GPU passthrough)
2560 Cores per GPU - NVIDIA P4 (GPU passthrough)
2560 Cores per GPU
- NVIDIA V100
- ตัวอย่างการนำไปใช้ที่เหมาะสม
- Cloud desktop
- Heavy-load graphics design, image rendering 3D visualization, and heavy-load graphics design
- Machine learning, deep learning
- Inference training
- Scientific computing, seismic analysis
- Computing finance,
- Multimedia encoding and decoding
- Supported Common Software
- AutoCAD
- 3DS MAX
- MAYA
- Agisoft PhotoScan
- ContextCapture
- Smart3D 3D modeling software
บทความ/ความรู้ ที่น่าสนใจ